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Computer Vision Toolbox
Computer Vision Toolbox™ は、コンピューター ビジョン システムを設計し、テストするためのアルゴリズムとアプリを提供します。外観検査、オブジェクトの検出と追跡、および特徴の検出、抽出、マッチングを実行できます。単一カメラ、ステレオ カメラ、魚眼カメラのキャリブレーション ワークフローを自動化できます。3 次元ビジョン向けの機能として、ツールボックスでは、ステレオ ビジョン、点群処理、structure from motion、およびリアルタイムでの Visual SLAM と点群 SLAM をサポートします。コンピューター ビジョン アプリを使用すると、自動化を使ってチームベースでグラウンド トゥルースをラベル付けできるだけでなく、カメラのキャリブレーションを行うことができます。
事前学習済みのオブジェクト検出器を使用することも、YOLO、SSD、ACF などの深層学習と機械学習のアルゴリズムを使用してカスタム検出器に学習させることもできます。セマンティック セグメンテーションとインスタンス セグメンテーションには、U-Net、SOLO、および Mask R-CNN などの深層学習アルゴリズムを利用できます。ViT などのビジョン トランスフォーマーを使用してイメージ分類を実行できます。事前学習済みのモデルを使用して、顔や歩行者を検出したり、光学式文字認識 (OCR) を実行したり、その他の一般的なオブジェクトを認識したりできます。
マルチコア プロセッサや GPU で実行してアルゴリズムを高速化できます。ツールボックス アルゴリズムでは、既存のコード、デスクトップ プロトタイピング、組み込みビジョン システムの展開と統合するために C/C++ コード生成がサポートされています。
Computer Vision Toolbox 入門
Computer Vision Toolbox の基礎を学ぶ
特徴の検出と抽出
イメージのレジストレーション、関心点の検出、特徴記述子の抽出、特徴点のマッチング、および画像検索
イメージとビデオのグラウンド トゥルースのラベル付け
イメージとビデオの対話形式でのラベル付け、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、およびイメージ分類を行う深層学習用の学習データの作成
認識、オブジェクト検出、およびセマンティック セグメンテーション
特徴量を使用した認識、分類、セマンティック イメージ セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、オブジェクト検出、ならびに CNN、YOLO、SSD を使用した深層学習オブジェクトの検出
カメラのキャリブレーション
ピンホール カメラ モデルと魚眼カメラ モデルを使用して、単一カメラまたはステレオ カメラをキャリブレーションし、カメラの内部パラメーター、外部パラメーター、および歪みパラメーターを推定する
structure from motion と Visual SLAM
ステレオ ビジョン、三角形分割、3 次元再構成、および Visual simultaneous localization and mapping (vSLAM)
点群の処理
幾何学的形状の前処理、可視化、レジストレーション、近似、ならびにマップの作成、SLAM アルゴリズムの実装、3 次元点群を使った深層学習の使用
追跡と動き推定
オプティカル フロー、アクティビティ認識、動き推定、オブジェクトの再識別、および追跡
コード生成、GPU、サードパーティ サポート
C/C++ コードおよび GPU コードの生成と高速化、HDL コード生成、MATLAB および Simulink 用の OpenCV インターフェイス
コンピューター ビジョンと Simulink
コンピューター ビジョン アプリケーションに対する Simulink® のサポート